espece + participant
df AIC
m_n1_trait_participant_allint_3 31 11999.66
m_n1_trait_participant_allint_4 31 12010.71
m_n1_trait_participant_allint_2 29 12016.33
m_n1_trait_participant_allint_1 27 12028.18
m_n1_trait_allint 24 12041.85
m_n1_trait_participant_allint_6 28 12266.92
m_n1_trait_participant_allint_9 26 12360.86
m_n1_trait_participant_allint_8 26 12387.59
m_n1_trait_participant_allint_5 24 12406.78
m_n1_trait_participant_allint_7 24 12406.78
m_n1_trait_all 15 12449.00
m_n1_trait_3int 8 12626.41
m_n1_trait_3 6 12663.54
m_n1_trait_4int 10 12907.52
m_n1_trait_6int 8 13007.70
m_n1_trait_2int 8 13124.40
m_n1_trait_2 6 13155.55
m_n1_trait_5int 9 13187.16
m_n1_trait_4 7 13290.92
m_n1_trait_6 6 13329.04
m_n1_trait_1int 8 13348.01
m_n1_trait_5 7 13387.73
m_n1_participant_allint 14 13429.54
m_n1_trait_1 6 13436.64
m_n1_participant_1int 8 13438.72
m_n1_participant_1 6 13450.92
m_n1_participant_2int 8 13451.01
m_n1_participant_all 8 13454.38
m_n1_participant_3int 8 13461.72
m_n1_base 5 13464.97
m_n1_participant_3 6 13465.59
m_n1_participant_2 6 13466.75
Cumulative Link Mixed Model fitted with the Laplace approximation
formula:
avis_niv1 ~ tendance_shoc_niv1 + abondance_log + regime + popularite +
detectabilite + migrateur + gregaire + fauneFrance + pourcentage_stoc +
sexe + anciennete + expert + tendance_shoc_niv1:(abondance_log +
popularite + detectabilite + regime + migrateur + gregaire +
sexe + anciennete) + (1 | email)
data: dt1
link threshold nobs logLik AIC niter max.grad cond.H
logit flexible 7120 -5968.83 11999.66 7900(23704) 3.26e+00 7.0e+06
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
email (Intercept) 0.4518 0.6722
Number of groups: email 397
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
tendance_shoc_niv1.L -32.585556 4.612988 -7.064 1.62e-12
tendance_shoc_niv1.Q 8.214112 2.192154 3.747 0.000179
abondance_log -1.298261 0.239213 -5.427 5.72e-08
regimeInsectivore 3.005832 0.329281 9.128 < 2e-16
regimeOmnivore -0.049018 0.321235 -0.153 0.878720
populariteOui 4.690181 0.429352 10.924 < 2e-16
detectabiliteForte 2.305668 0.264569 8.715 < 2e-16
migrateurOui 3.258662 0.528465 6.166 6.99e-10
migrateurPartiel 6.508037 0.584195 11.140 < 2e-16
gregaireOui -4.200506 0.396084 -10.605 < 2e-16
fauneFrance -1.571077 0.221197 -7.103 1.22e-12
pourcentage_stoc 2.895107 0.766215 3.778 0.000158
sexeH 0.399897 0.098626 4.055 5.02e-05
anciennete 0.001510 0.006964 0.217 0.828382
expertOui 0.086680 0.096747 0.896 0.370282
tendance_shoc_niv1.L:abondance_log 3.603401 0.400169 9.005 < 2e-16
tendance_shoc_niv1.Q:abondance_log -1.313038 0.193832 -6.774 1.25e-11
tendance_shoc_niv1.L:populariteOui -5.826193 0.657463 -8.862 < 2e-16
tendance_shoc_niv1.Q:populariteOui 9.667994 1.126479 8.582 < 2e-16
tendance_shoc_niv1.L:detectabiliteForte -4.368360 1.044393 -4.183 2.88e-05
tendance_shoc_niv1.Q:detectabiliteForte 0.087217 0.387031 0.225 0.821708
tendance_shoc_niv1.L:regimeInsectivore -10.461893 0.875271 -11.953 < 2e-16
tendance_shoc_niv1.L:regimeOmnivore -4.479939 0.721440 -6.210 5.31e-10
tendance_shoc_niv1.L:migrateurPartiel -8.758598 0.771341 -11.355 < 2e-16
tendance_shoc_niv1.L:sexeH 0.368286 0.095573 3.853 0.000116
tendance_shoc_niv1.Q:sexeH -0.100292 0.108433 -0.925 0.355011
tendance_shoc_niv1.L:anciennete 0.027867 0.006182 4.508 6.55e-06
tendance_shoc_niv1.Q:anciennete 0.002904 0.007023 0.413 0.679285
tendance_shoc_niv1.L ***
tendance_shoc_niv1.Q ***
abondance_log ***
regimeInsectivore ***
regimeOmnivore
populariteOui ***
detectabiliteForte ***
migrateurOui ***
migrateurPartiel ***
gregaireOui ***
fauneFrance ***
pourcentage_stoc ***
sexeH ***
anciennete
expertOui
tendance_shoc_niv1.L:abondance_log ***
tendance_shoc_niv1.Q:abondance_log ***
tendance_shoc_niv1.L:populariteOui ***
tendance_shoc_niv1.Q:populariteOui ***
tendance_shoc_niv1.L:detectabiliteForte ***
tendance_shoc_niv1.Q:detectabiliteForte
tendance_shoc_niv1.L:regimeInsectivore ***
tendance_shoc_niv1.L:regimeOmnivore ***
tendance_shoc_niv1.L:migrateurPartiel ***
tendance_shoc_niv1.L:sexeH ***
tendance_shoc_niv1.Q:sexeH
tendance_shoc_niv1.L:anciennete ***
tendance_shoc_niv1.Q:anciennete
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Threshold coefficients:
Estimate Std. Error z value
Déclin|Stable -14.084 3.494 -4.031
Stable|Augmentation -10.835 3.490 -3.104
Interprétation
1️⃣ Ce que modélise exactement ce CLMM
Variable réponse : avis_niv1 → variable ordinale à 3 niveaux (Déclin < Stable < Augmentation).
Modèle : Cumulative Link Mixed Model → on modélise la probabilité cumulée d’être dans une catégorie plus élevée.
Effet aléatoire : (1 | email) → chaque répondant a une propension personnelle à répondre plus pessimiste/optimiste → variance = 0.45, non négligeable → bon choix de modèle mixte.
2️⃣ Comment lire un coefficient dans ce type de modèle
👉 Signe du coefficient
positif → augmente la probabilité d’un avis plus favorable (vers Augmentation)
négatif → pousse vers un avis plus défavorable (Déclin)
👉 Attention
Les coefficients sont sur l’échelle du log-odds cumulatif
Leur valeur absolue n’est pas directement intuitive
Les interactions sont centrales ici → les effets simples ne s’interprètent jamais seuls
3️⃣ Effet clé : tendance_shoc_niv1
Tu as codé cette variable comme ordinale polynomiale :
.L = tendance linéaire
.Q = tendance quadratique
Effets principaux tendance_shoc_niv1.L = -32.6 tendance_shoc_niv1.Q = +8.2
👉 Interprétation
Plus la tendance SHOC est perçue comme négative, plus l’avis est très fortement tiré vers le déclin
L’effet n’est pas linéaire : il y a une courbure importante (Q significatif)
⚠️ MAIS : ces effets sont massivement modulés par les interactions → ils ne valent que pour la modalité de référence de toutes les autres variables.
4️⃣ Effets principaux des espèces (hors interactions)
À lire comme des biais systématiques indépendants de SHOC :
Effets allant vers Augmentation
regimeInsectivore +++
populariteOui +++
detectabiliteForte +++
migrateurOui / Partiel +++
pourcentage_stoc +
sexeH +
👉 Ces espèces (ou répondants) sont structurellement jugés plus positivement
Effets allant vers Déclin
abondance_log —
gregaireOui —
fauneFrance —
👉 Plus une espèce est abondante, grégaire ou bien connue, plus l’avis est sévère → biais classique de baseline shifting / exigence accrue
Effets non significatifs
anciennete
expert
👉 Pas de différence nette d’avis entre experts et non-experts, ni selon l’ancienneté en moyenne
5️⃣ Le cœur du modèle : les interactions avec tendance_shoc_niv1
C’est là que ton modèle devient intéressant scientifiquement.
Exemple clé : abondance tendance.L : abondance_log +++ tendance.Q : abondance_log —
👉 Lecture
Quand la tendance SHOC devient négative :
les espèces abondantes sont encore plus pénalisées
effet non linéaire → les répondants semblent dire :
“Si même une espèce abondante décline, alors c’est très grave.”
Popularité tendance.L : populariteOui — tendance.Q : populariteOui +++
👉 Les espèces populaires :
bénéficient d’un effet de seuil
mais subissent une chute brutale quand SHOC est négatif
Régime alimentaire tendance.L : Insectivore — tendance.L : Omnivore —
👉 Les insectivores (et omnivores) :
sont beaucoup plus sensibles à une tendance SHOC négative
signal perçu comme écologiquement alarmant
Migration tendance.L : migrateurPartiel —
👉 Les migrateurs partiels :
subissent une surpénalisation dès que SHOC se dégrade
Sexe et ancienneté tendance.L : sexeH + tendance.L : anciennete +
👉 Les hommes et les répondants expérimentés :
réagissent plus fortement à la dégradation SHOC
mais pas de différence moyenne, seulement dans la réaction au signal
6️⃣ Seuils (thresholds) Déclin | Stable = -14.1 Stable | Augmentation = -10.8
👉 Ces valeurs indiquent que :
il faut une très forte combinaison d’effets positifs pour atteindre Augmentation
le modèle est asymétrique, avec un biais structurel vers Déclin
👉 Cohérent avec :
une variable réponse déséquilibrée
ou une perception globalement pessimiste
7️⃣ Message scientifique synthétique (si tu dois l’écrire)
Les avis ne dépendent pas seulement de la tendance observée (SHOC), mais de la cohérence perçue entre cette tendance et les caractéristiques écologiques de l’espèce. Une dégradation est jugée d’autant plus sévèrement qu’elle concerne une espèce abondante, populaire, insectivore ou migratrice, suggérant un raisonnement fondé sur la plausibilité écologique et la gravité implicite du signal.
